Обработка данных

В представленных методических указаниях дается подробное описание использования метода линейного регрессионного анализа результатов механических испытаний материалов; приводятся пошаговые инструкции по алгоритмизированному практикуму применения для этой цели лицензионного табличного процессора Microsoft Excel. Материалы методических указаний способствуют формированию профессиональной компетентности будущих магистров в процессе применения базовых физических знаний, могут быть использованы в качестве основных требований к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Прочностная надежность» и в системе итоговой аттестации магистрантов по направлению 160400 Ракетные комплексы и космонавтика.

«Предиктивное моделирование на практике» охватывает все аспекты прогнозирования, начиная с ключевых этапов предварительной обработки данных, разбиения данных и основных принципов настройки модели. Все этапы моделирования рассматриваются на практических примерах из реальной жизни, в каждой главе дается подробный код на языке R. Эта книга может использоваться как введение в предиктивные модели и руководство по их применению. Читатели, не обладающие математической подготовкой, оценят интуитивно понятные объяснения конкретных методов, а внимание, уделяемое решению актуальных задач с реальными данными, поможет специалистам, желающим повысить свою квалификацию. Авторы постарались избежать сложных формул, для усвоения основного материала достаточно понимания основных статистических концепций, таких как корреляция и линейный регрессионный анализ, но для изучения углубленных тем понадобится математическая подготовка. Для работы с книгой нужно иметь базовые знания о языке R. Премия Zecgel Technometrics 2014 .

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем. «Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.

Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения. Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

Учебное пособие содержит изложение информационно-коммуникационных технологий и математических методов обработки данных для студентов, специализирующихся в области гуманитарных наук. В пособие включены прикладные наработки авторов по всем рассматриваемым разделам, примеры использования классических методов обработки данных средствами ИКТ для самостоятельной работы обучаемых. Соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования и методическим требованиям, предъявляемым к учебным изданиям. Для студентов высших учебных заведений педагогического профиля, обучающихся гуманитарным дисциплинам.

Библиотека pandas – популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, – начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации. Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных. Файлы к книге доступны на сайте издательства: dmkpress.com.

Эта книга – мастхэв для аналитиков и руководителей. Она полезна всем, кто занимается бизнесом. Аналитикам и маркетологам она послужит отличным пособием с готовыми идеями, шаблонами и инструментами. А руководителям даст понять, как должна выглядеть действительно качественная визуализация данных. Цифры – это язык бизнеса. И этот язык должен быть понятным и наглядным.

Цель данного пособия – ознакомить студентов с понятийными и теоретическими основами относительно управления данными; помочь получить навыки и умения применения методов управления данными в практической работе. Курс лекций содержит девять лекций по дисциплине «Управление данными», включающих в себя основы проектирования современных систем управления данными. Курс лекций охватывает все разделы учебного курса. Данный лабораторный практикум предназначен для магистров направления подготовки 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств».

Цель данного пособия – ознакомить студентов с понятийными и теоретическими основами относительно управления данными; помочь получить знания, навыки и умения применять методы управления данными в практической работе. Практикум содержит описание 8 лабораторных работ по дисциплине «Управление данными», включающих в себя основы проектирования современных баз данных: создание и использование баз данных, программирование на языке структурированных запросов SQL, применение инструкций и методов Visual Basic for Applications (VBA) для решения задач. Лабораторный практикум охватывает все разделы учебного курса. Описание каждой лабораторной работы содержит цель работы, теоретическую часть, порядок проведения работы, требования к отчету и контрольные вопросы. Данный лабораторный практикум предназначен для магистров направления подготовки 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств».

Пособие содержит четыре практические работы, в которых дается подробное описание тем и примеры выполнения заданий из разных разделов курса «Информатика». Предназначено для студентов, обучающихся в бакалавриате по направлению подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника».

В этой книге вы найдете ключевые принципы, алгоритмы и компромиссы, без которых не обойтись при разработке высоконагруженных систем для работы с данными. Материал рассматривается на примере внутреннего устройства популярных программных пакетов и фреймворков. В книге три основные части, посвященные, прежде всего, теоретическим аспектам работы с распределенными системами и базами данных. От читателя требуются базовые знания SQL и принципов работы баз данных.

Перед вами – первая исходно русскоязычная книга, в которой на реальных примерах рассматриваются секреты обработки больших данных (Big Data) в облаках. Основное внимание уделено решениям Microsoft Azure и AWS. Рассматриваются все этапы работы – получение данных, подготовленных для обработки в облаке, использование облачных хранилищ, облачных инструментов анализа данных. Особое внимание уделено службам SAAS, продемонстрированы преимущества облачных технологий по сравнению с решениями, развернутыми на выделенных серверах или в виртуальных машинах. Книга рассчитана на широкую аудиторию и послужит превосходным ресурсом для освоения Azure, Docker и других незаменимых технологий, без которых немыслим современный энтерпрайз.

Учебное пособие разработано в соответствии с положением ГОС ВПО для подготовки студентов очной и заочной форм обучения по направлению 21.03.02 «Землеустройство и кадастры» (квалификация (степень) «бакалавр») по профилям «Городской кадастр», «Геодезическое обеспечение землеустройства и кадастров». Настоящее пособие предназначено для соответствующего направления подготовки магистров и студентов среднего профессионального образования. Предназначено для самостоятельного освоения студентами процессов обработки полевых геодезических данных и подготовки отчетных материалов, с применением системы CREDO_DAT 4 LITE.

Cегодня Big Data – это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Неважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных. Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data.

Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений педагогического образования, гуманитарного профиля. В нем изложены математические методы обработки информации в дискретной форме, включающие разделы: информация и информационные процессы; машинная арифметика; системы счисления и кодирование информации; логические основы устройства компьютера; моделирование и формализация информационных объектов, информационных процессов; различные алгоритмы обработки информации; элементы теории графов; математические методы теории распознавания образов; компьютерный эксперимент и статистические методы обработки информации. Специфичность учебного пособия заключается в том, что оно построено на концепции интеграции предметных областей математики и информатики. Наряду с теоретическим и практическим материалом пособие содержит задания для самостоятельной работы. Содержание учебника соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту высшего образования третьего поколения и методическим требованиям, предъявляемым к учебным изданиям. Цель учебного пособия – формирование системы знаний и умений, связанных с особенностями математических способов представления и обработки информации, как базы для развития общекультурных компетенций и основы для развития профессиональных компетенций студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению педагогического образования гуманитарного профиля.

Актуальность настоящего исследования обусловлена сложностью функционирования государственных информационных систем, все возрастающей необходимостью повышения достоверности представляемых в них данных, расширением спектра проверок, проводимых для обеспечения контроля на всех этапах прохождения данных. Проведение аналитического исследования применения различных параметров качества данных для государственных информационных систем позволило выявить предложения по контролю их качества. В данной статье автором выделены факторы, формирующие качество данных, и рассмотрены аспекты формализации связанных с ним процессов для государственных информационных систем. Даны рекомендации, которые возможно использовать в деятельности системных аналитиков, ИТ-специалистов по разработке сложных информационных систем.

В статье продемонстрированы существование и возможность выявления объективно обособленных операций обработки знаний, объективно инициируемой типизации таких операций (формирования видов обработки знаний), а также объективной упорядоченности множества видов обработки знаний. Продемонстрирована возможность выявления характеристик формы гносеологической модели, а также показано, что конкретный набор характеристик формы гносеологической модели, реализованный в моделях знаний, определяет соотнесение этих моделей к конкретному объективно выделяемому классу.

Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100 %-ный хит – сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга – практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.

Лабораторный практикум дополняет и обновляет существующие учебные методические материалы, определяющие базовый уровень подготовки бакалавров в соответствии с учебной программой дисциплины «Теоретические основы автоматизированной обработки информации и управления». В работе представлены примеры решения прикладных задач в MS Excel в виде инструкций выполнения заданий по лабораторным работам: анализ реакции потребителей на новый продукт, особенности распределения ресурсов, планирование численности персонала и затрат на рекламу. Лабораторные работы позволят научиться использовать диалоговое окно «Поиск решения» для выполнения задач оптимизации функционирования объектов управления. Предназначен для студентов, обучающихся в бакалавриате по направлению подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника».

Предлагаемое пособие содержит описание основных понятий по курсу «Стилеметрия». Освоение стилеметрии как дисциплины требует от обучающихся уверенного владения лингвистическими понятиями и методами, а также навыками использования приемов математического и статистического анализа. и примеры контрольных работ. В пособии компактно изложены представляющие наибольшую сложность при изучении и наиболее практически значимые разделы, такие как роль статистических рядов в стилеметрическом анализе, их типология, поиск обобщающих характеристик, процедура аппроксимации и измерение синтаксической сложности. Приводятся образцы контрольных работ по изучаемым темам. Предназначено для студентов магистратуры, специализирующихся в области прикладной лингвистики и автоматической обработки текста по профилю «Прикладная экспериментальная лингвистика».